Por qué aumentar la eficiencia de tokens del modelo permite subir el precio
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GPT5.5 duplica el precio respecto a GPT5.4, GPT5.4 aumentó el precio aproximadamente un 40% respecto a GPT5.3codex, ambas subidas de precio comparten una lógica base: se ha mejorado la eficiencia de tokens. GPT5.2 es un modelo terriblemente lento, pero la serie de modelos GPT5 tiene una alta tasa de precisión en la localización de problemas y pocos bugs, lo que puede reducir significativamente la carga mental de revisión, por lo que no me he atrevido a abandonarlo. A partir de 5.3codex, cada generación de modelos GPT ha mejorado claramente la velocidad; según la declaración oficial, el modelo mejora el rendimiento al mismo tiempo que reduce el coste de tokens de razonamiento. Es decir, con el mismo hardware y un mejor rendimiento, el modelo es más “directo al grano”; lo entiendo como un modelo con mayor inteligencia y lógica más clara, capaz de llegar rápidamente a la conclusión correcta en lugar de reflexionar repetidamente. Quien haya visto las cadenas de pensamiento de algunos modelos de código abierto notará que su proceso de razonamiento puede ser en gran parte erróneo, pero confiando en múltiples reflexiones y en la incorporación repetida de detalles, al final todavía puede obtener la respuesta correcta, solo que la cadena de pensamiento es larga y pesada. La eficiencia de razonamiento de GPT5.5 ya se puede decir que es única en la industria; el razonamiento de opus solía ser prácticamente inexistente, y desde la versión 4.7 también aparece “¿Necesitas…?”. Por mi experiencia, tras GPT5.4 la tasa de recomendación precisa ya es muy alta; espero que nuestros modelos destilen pronto GPT5 en lugar de seguir destilando opus.
